tensorflow中tf.get_variable()函数详解
如果变量存在,函数tf.get_variable()
会返回现有的变量;如果变量不存在,会根据给定形状和初始值创建一个新的变量。
def get_variable(name, shape=None, dtype=None,initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None,partitioner=None,validate_shape=True,use_resource=None,custom_getter=None,constraint=None)
常用参数有:
name:变量名称
shape:变量维度
initializer:变量初始化方式
regularizer:正规化
caching_device:可选的设备字符串或函数描述
还有tf.Variable()
函数,
tf.Variable(initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None)
两者区别:
1、使用tf.Variable()时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理。使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错。
2、对于这两个函数的特性,当我们需要共享变量的时候,需要使用tf.get_variable()。在其他情况下,这两个的用法是一样的。
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